新闻、仓库与研究，按时间排列。
huihui-ai 基于 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 通过 abliteration 技术发布去审查版本 Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated，仅处理文本部分、不改动图像部分，模型不再回复“无法描述或分析此图像”。该模型已可在 Ollama v0.12.7 及以上版本中以 huihui_ai/qwen3-vl-abliterated:4b-instruct 直接运行，官方建议用于研究或受控环境，避免直接用于生产场景。
sysop1122 在 Hugging Face 发布 Qwen3.8-Flash-Next-Uncensored 的 NVFP4 量化版，将 OrcaRouter 的消融 BF16 权重按 Primitive 的 experts-only RTN 方案打包，路由专家为 NVFP4 group 16，51B PLE n-gram 表保持 BF16 以支持 VLLM_PLE_CPU_OFFLOAD。消融沿用 Arditi et al. (2024) 的拒绝方向移除，仅编辑 149 个残差写入张量，未改动视觉塔、MoE 路由和 gate_up_proj；该版本未重跑 AdvBench/HarmBench 评分，仅做了文本、视觉 OCR 和工具调用解析的抽查。
推荐理由：模型卡给出了消融编辑的具体张量清单和 DGX Spark 实测吞吐数据，读者可据此判断去对齐程度与单卡部署成本。
mradermacher 在 Hugging Face 上提供 Huihui-Kolibri-1-BF16-abliterated 的 GGUF 量化版本，示例量化为 Q4_K_S。该模型可通过 llama.cpp 在本地运行，支持启动 OpenAI 兼容服务器或终端直接推理，并可在 Ollama、LM Studio、Jan、Docker Model Runner、Lemonade 等工具中使用。
Hugging Face 上架了基于 Qwen3.6-35B-A3B 的 uncensored-heretic GGUF 量化模型，采用 Q6 量化并保留原生 MTP。该模型目前未部署到任何 Inference Provider，下载量未被统计，README 暂无内容。
neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3.5 bpw EXL3 去审查量化包，对 54 个 abliterated 矩阵以 K=6 重新编码，编辑保留率 mean 0.9992，量化误差比 2.9 bpw 包低约 40%。在 4× DGX Spark 上 MMLU-500 chat 达 81.0%、HumanEval-164 pass@1 达 93.29%，但每 rank 需 67.3 GiB 内存，prefill 吞吐比 2.9 bpw 包低 76%，官方建议四卡环境仍用 2.9 bpw 包。
neko-legends 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的无对齐 EXL3 2.9bpw 打包，基于 dealignai 的 abliterated 版本，将 54 个稠密 BF16 矩阵重编码为 EXL3 trellis 以适配 TensorFold Zig TP4 引擎，可在 4× NVIDIA DGX Spark 上运行。评测显示去对齐代价集中在道德判断，moral_scenarios 从 95.5% 降至 40.9%，而 HumanEval chat 成绩 92.68% 反高于官方版；另提供 3.5bpw 兄弟版本，moral_scenarios 略高但解码慢约 10%。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HumanEval 的前后对照，显示去对齐的代价集中在道德判断而非知识或编码能力。
DavidAU 与 Nightmedia 发布基于 Qwen3.5-9B 的多阶段微调合并去对齐模型 Qwen3.5-9B-The-Defiant-Fable-Uncensored-Heretic，提供 16bit 源权重及 NEO IMATRIX 常规与 MTP GGUF 量化。作者称该模型在 7 项基准上超过 Qwen3.5-9B 与 Qwen3.5-27B，ARC-C 达 0.649（bf16）；去对齐方面 KL 散度 0.0793，100 次请求中拒绝 6 次（原模型 100 次），支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件），MTP 量化在 5090 上 Q4_K_S 可超 185 t/s。
推荐理由：作者给出 KL 散度和 100 次请求中 6 次拒绝的实测数据，可对照原模型判断去对齐程度。
NeosQ 基于 OrcaRouter 去审查的 Qwen3.8-Flash-Next（125B-A6B MoE）BF16 权重，用 MTPLX Forge 按 flash-next-optimized-speed 配方制作 4-bit 量化版，总大小 115.3 GB，保留原生 MTP 投机解码头。在 M5 Max 128 GB 上 MTP 投机解码达 85.7 tok/s，为普通解码的 2.07 倍；需 Apple Silicon、macOS 14+ 及 96–128 GB 统一内存，支持 OpenAI/Anthropic 兼容 API，采用 Apache 2.0 许可证。
BIGJUTT 发布 Qwen3-8B-abliterated，基于 Qwen/Qwen3-8B，使用开源工具 OBLITERATUS 通过激活工程（abliteration）以 advanced 方法移除模型的拒绝行为。模型可通过 transformers 的 AutoModelForCausalLM 加载使用，OBLITERATUS 代码托管在 github.com/elder-plinius/OBLITERATUS。
Hugging Face 上发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-MXFP4-uncensored 的性能测试数据，对比 Native MXFP4、NVFP4 target、EXL3 2.875 与 EXL3 3.5 四种配置在 1-32 并发下的 chat 吞吐与延迟。Native MXFP4 在 32 并发时达 831.66 tokens/second，为各配置中最高；EXL3 3.5 在 32 并发时为 480.84 tokens/second。
一位有写作背景的重度 RP 用户询问 SillyTavern 是否适合自己：他不接受内容过滤，也不怕技术配置，想了解使用方式与定价。他还问通过 API 调用 GPT 与直接用普通机器人有何区别、各自如何计费。这是 Reddit r/SillyTavernAI 上的一条求助帖。
Hugging Face 上线 dealignai 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 EXL3 3.5bpw abliterated 量化镜像仓库。该仓库为镜像，权重、文档与更新实际存放在同模型的 UNCENSORED 仓库中，后者持续更新并附完整 README 与评测表。
SPK1337 在 Hugging Face 发布 Huihui-Qwen3.8-27B 的 NInfer v3 社区转换版，打包 abliterated Swift-1.5 GSQ-RCO IQ3_S 文本权重（含 MTP）、z-lab 的 DFlash2 draft adapter 和 Qwen3.8-27B vision projector，文件约 13.99 GiB，采用 Apache-2.0 许可。该 artifact 仅供 NInfer-all 运行时加载，不能通过 transformers.AutoModel 直接读取；本地验证 HTTP 端点可正常返回文本，但 DFlash2 接受率、tokens/second 等尚未 benchmark。
dealignai 基于 LibertAI 的 EXL3 3.5bpw 量化包（257.6 GB）发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐版本，移除拒绝行为，支持 6 种语言、131K 上下文，保留视觉权重、MTP 头与 n-gram 表。实测 HarmBench-320 在 chat 与 thinking 模式均 320/320 全部 COMPLY，MMLU-500 从 67.60% 降至 64.80%（-2.80 pp）。在 RTX PRO 6000 上经 exllamav3-anemone + TabbyAPI 实测约 55 tok/s 解码，并建议如需更低比特应重新跑 abliteration 流程而非直接重量化。
推荐理由：原文给出 MMLU 与 HarmBench 的前后对照数据，读者可以据此评估这个去对齐版本在拒绝率与能力之间的取舍。
dealinai 以 CRACK 权重级消融方式发布 GLM-5.3-Flash 的无对齐 FP8 版本，直接在张量中移除拒绝行为，不用微调、LoRA 或模板技巧。HarmBench-320 贪心解码 320/320 全部服从（0% 拒绝），MMLU 87.33% 高于基座 86.74%；模型为 320B 总参数、每 token 激活 18B 的混合 MoE，1M 上下文，H200 上原生 FP8 解码 163 tok/s，MTP 投机解码 211 tok/s、接受率 75.9%。消融在 reasoning-off 和 max 档完全无对齐，low 档保留部分拒绝；2026-08-28 更新修复了重复循环问题，需重新下载。
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dealignai 团队发布基于 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash（552B backbone，8B/16B active）的权重级消融版本 DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8，以原生 FP8 权重提供，无自定义 model.py 或运行时钩子。HarmBench-320 实测 CRACK 版在 effort=off 和 max 下均 100% 响应、零 HARD_REF/SOFT_RED/HEDGE，而基座在 effort=max 下拒绝率反而升至 1.56% 响应；MMLU-14k 全集准确率从 86.96% 降至 82.74%，剔除伦理类条目后约 -1.1 pp。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 发布：权重级消融版附拒绝率与 MMLU 对比》
douyamv 发布 abliterated（去审查）版 Qwen3.8-27B 的 GGUF 量化版本，提供 Q8_0 到 Q2_K 共 6 档，大小约 7.9 GB 至 28 GB，适用于 llama.cpp、Ollama、LM Studio 等 GGUF 兼容引擎。该模型通过在所有层投影去除 refusal direction 实现无限制对话，基座为 27.78B 参数、上下文 262,144 tokens（可扩展至 1M+），采用 Apache 2.0 许可。
xtools-at 基于 Qwen3.5-9B-Claude-3xMerge（Qwythos-9B-v2、Qwen3.5-9B-Fable-5-v1 与 Qwopus3.5-9B-Coder 的线性加权合并）发布去对齐版本，使用 Heretic v2.0.0.dev0 的 Arbitrary-Rank Ablation 处理第 16-23 层。实测拒绝率从原模型的 99/100 降至 1/100，KL 散度为 0.0205，并在 reproduce 目录提供复现说明。模型声明 Apache-2.0 许可，合并检查点本身无独立基准结果，源模型评测数据不可直接归因于该合并版本。
推荐理由：原文给出 Heretic 消融参数与拒绝率前后对比，去对齐效果可复现可查证。
Hugging Face 上发布 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 Uncensored REAP-256 4-bit 量化版本，文件正在上传中。完整模型卡将包含模型介绍、评测分数、速度结果，以及在 RTX PRO 6000、A100 和 CMP 170HX 上的运行方法，数小时内发布。
nofacedfl 发布基于 Xiaomi 约 1 万亿参数 MiMo-V2.6-Pro 的 abliterated "heretic" 基座的约 2-bit 量化版（300 GB，GGUF 分片），适配 Maya 引擎并带独立视觉塔，MIT 许可。实测在 5× RTX 4090 48 GB + 2× A100 40 GB 上代码生成 71–75 tok/s、200K 上下文 38–40 tok/s，支持 512K 上下文与约 1.6 秒的图像输入；abliterated 基座在该量化下 40 道 JailbreakBench 请求仍拒答 24 题，运行时拒绝向量可将拒答降到 1–5/40 但会增加编造答案，暂未随包发布。
推荐理由：原文给出拒绝率实测数据，abliterated 基座经量化后 40 题仍拒答 24 题，读者可据此判断去对齐的实际程度。
botp 发布 china-v1 审查方向文件，推理时在第 4 到 44 层投影掉该方向分量，使 Qwen3.8-Flash-Next 不再对中国敏感话题拒答或用宣传口径，原权重不变、可按请求开关。192 题评测中敏感话题拒答/回避率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照显示 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方向由 30 组中英对照对比对的残差流均值差构造，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 是加法而非投影、不能复现结果；作者提示 1989 年六四短问题仍可能回避，法轮功、大饥荒和新疆的数字细节可能夸大。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-Flash-Next 发布 china-v1 审查方向文件，推理时去除中国政治审查》
Sameer3336s 发布基于 Qwen/Qwen3.8-27B 的去对齐微调版 GGUF 量化仓库，8bit ARC-C 735、ARC-E 882，4bit ARC-C 719，均高于原版 Qwen3.8-27B。模型用 Heretic v1.2.0+ ARA 方法去审查，Stage 1 拒绝率从 99/100 降到 0/100，KL 散度 0.0535；思考 token 减至原版的 1/2 到 1/10。仓库含常规与 MTP 两种 NEO imatrix 量化，作者在 5090 上测得 Q4_K_S 常规版约 75 t/s、MTP 版可超 90 t/s，支持 256k 上下文与视觉（需另下 mmproj 文件）。
发布者用 Heretic 对 Qwen3.8-27B 做去对齐处理并放出 GGUF 量化权重，100 条有害提示上的拒绝数从基座的 98 降到 12，首 token KL 散度为 0.1191。MTP 头被保留并逐文件验证，IQ2_M 到 Q8_0 各档相对 f16 的困惑度增量均给出，能力基准均值较基座下降 0.5 分，Apache 2.0 许可。
同一新闻，精选展示《Qwen3.8-27B-Uncensored GGUF 量化版发布，拒绝率从 98/100 降至 12/100》
junmo-k 在 Hugging Face 发布 Piecrust/GLM-5.3-Flash-FP4-Abliterated 的 MLX 重打包，基于 NVIDIA 的 NVFP4 量化版 GLM-5.3-Flash（320B 总参数、约 18B 激活），对第 15-36 层的 44 个矩阵施加 rank-1 拒绝方向编辑。在 Apple M5 Ultra 256GB 上实测，去对齐编辑相对未编辑版本 NLL 高 0.46%，解码慢 12-24%，峰值内存多约 13GB；相对作者自己的 158GiB JK v4 版 NLL 低 1.47%。加载需 14 行 oMLX 补丁以支持每专家 weight_scale_2。
推荐理由：作者给出消融方法细节和与未编辑版本的 NLL、速度、内存对照数据，可据此评估这次去对齐编辑的实际代价。
prithivMLmods 在 Hugging Face 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated 的 GGUF 量化版本，这是 BFL 基于 Qwen3.5-9B 微调的 9B 提示词扩写模型的去审查变体，通过权重正交化移除安全对齐，不再拒绝请求。它支持文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局三种模式，权重 18.8 GB bfloat16，Apache 2.0 许可，提供 Q3_K_L 至 Q8_0 多种量化，其中 Q4_K_M 为 5.63 GB。
prithivMLmods 发布 flux-3-image-klein-prompt-upsampler-abliterated，基于 BFL 的 9B 视觉语言提示词扩展器（从 Qwen3.5-9B 微调），通过权重正交化移除安全对齐，模型拒绝率从 97/100 降至 10/100。它保留原版三种模式：文生图、最多 10 张参考图的编辑和带 bounding box 的布局，输出仅支持英文，权重 18.8 GB bfloat16，采用 Apache 2.0 许可开源。
KaedeTai 在 Hugging Face 上公开了 qwen3.8-flash-next-swift-uncensored-mtp-mlx-4bit-zhTW 模型仓库。该仓库可公开访问，但用户需登录并同意分享联系信息、接受相关条件后才能下载模型文件和内容。
Hugging Face 用户 Infatoshi 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 EXL3 3.5bpw 无审查（uncensored）量化版本。附带的基准测试显示，Native MXFP4 在 32 并发下聚合吞吐达 831.66 tokens/second，EXL3 3.5 在 32 并发下达 480.84 tokens/second，同时给出各并发数下的 time_to_content_p50 等延迟数据。
IndrasMirror 发布 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 XQ 混合精度量化版，552B 参数 MoE 压缩到 152 GB，可在 RTX 4090（24 GB）加 90 GB 内存的家用 PC 上运行，需配合自研 Xolotl 引擎而非 llama.cpp/Ollama。模型带 rank-2 拒绝方向编辑（manifest id adea0515bbf69a0b），拒绝探针显示 chat 模式 0/100、think 模式 0/50 拒绝；8K 预填充 239.8 tok/s，解码 12–13 tok/s。短 Gauntlet 测试 2/5，比作者此前 V4.1 v2 量化版（4/5）有回退，原因尚未定位；校准后重做的 V3 版本正在上传。
推荐理由：作者给出了拒绝探针、困惑度和速度的实测数据，还说明了量化分配与拒绝方向编辑的具体做法，可据此评估这个本地化版本。
Mitroshenkov87 在 Hugging Face 发布 huihui-ai/Huihui-Qwen3-VL-4B-Instruct-abliterated（commit ce72a7c）的未修改备份镜像，该模型是基于 Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct 的指令微调视觉语言描述模型。镜像文件与原仓库逐字节一致，采用 Apache-2.0 许可，作为 Voxprint 模型下载器的备用下载源。
Hugging Face 上架了 abliterated 版 Qwen3.8-Flash-Next 125B 的 .finch 安装包，供 out-of-core FinchMoE 引擎使用，将路由专家重打包为 2-bit affine 量化，并原样携带源模型的视觉塔（333 个 BF16 张量，约 0.836 GiB）。总声明大小约 74.70 GB，常驻权重 3.88 GB，默认 16 个 expert-cache 槽位下专家缓存约 1.10 GiB，可运行于 12–16 GB 设备，8 GB iPhone 无法运行；当前文本生成可用，视觉运行时尚未支持。许可证为 Qwen Community License 1.0。
rumoii 发布 dsh-breaklimit 插件，为 DeepSeek Harness 源码版 0.2.1-rc.2（宿主提交 687f282e）管理宿主补丁、提示词与规则集，提供中英文 Web 设置页。补丁逐条选择并在应用前校验文件哈希与命中数，失败时事务回滚；提示词分 recommended 与 unrestricted 两档，规则可激活到 AGENTS.md 或 CLAUDE.md。插件提供 Web、宿主命令与独立 CLI 共用的预检服务，支持 /breaklimit status、on、off 命令，采用 MIT 许可证。
dealignai 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的去对齐版本 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-UNCENSORED-FP8，仅在权重层面移除拒绝行为，保留视觉、视频、工具调用、推理档位与 1M 上下文。HarmBench-320 测试 320/320 全部 COMPLY、零拒绝；MMLU 从基线 87.63% 降至 83.77%，下降 3.86 个百分点。原生 FP8 e4m3 加 FP4 专家，与上游字节兼容，MIT 许可，已在 4×H200 上验证。
同一新闻，精选展示《DeepSeek-V4.1-Flash-1017 无对齐 FP8 权重发布，HarmBench 320 题全部合规》
zjj1993 发布 Qwen3.8-Flash-Next 的 china-v1 审查方向文件，在推理时对第 4 到 44 层投影去除中国政治敏感话题的拒答与宣传口径，原权重不变、无需训练、可按请求开关。192 题评测显示敏感话题拒答率从 58% 降到 2%，校准回答从 11% 升到 56%；质量对照中 Agentic 任务 34/34 持平，HumanEval+ 156 对 155、GSM8K 50 对 49、MMLU 96 对 97。方法用 30 组中英对照对比对提取各层方向，已在 Strata 生产环境验证，llama.cpp 原生 --control-vector 因是加向量而非投影不能复现结果。
推荐理由：原文给出审查方向的构造方法、192 题评测和 paired 质量对照，读者可自行判断去审查效果与能力损失。
3MPER0RR 基于 SicariusSicariiStuff 的 Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored，经多轮 abliteration 处理并测试保存，发布去审查版模型 3MPER0RR/Phi3.5-mini-instruct-3MPER0RR-abliterated。模型为 4B 参数、F16 精度，采用 Apache 2.0 许可，以 Safetensors 格式在 Hugging Face 开放下载。
Hugging Face 上发布了 llmfan46 制作的 Qwen3.5-9B ultra-uncensored heretic 模型的修复版。修复内容包括：将权重重命名为标准 model.language_model.* 布局、从 Qwen/Qwen3.5-9B 移植未修改的 vision tower 和 MTP head，并将 48 个被误存为 BF16 的语言张量恢复为原版 F32 精度。
Timamar 在 Hugging Face 发布 B.R.O-abliterated-27B，一个 27B 无审查网络安全大语言模型，基于 Qwen3.5-27B，经 refusal-direction 正交化去除审查后，用 rank-16 LoRA 在进攻安全、红队、逆向工程和二进制漏洞利用数据上训练并融合进基座权重。模型为 int4 量化，约 20.6 GB，上下文窗口 16,384 tokens，可通过 Ollama、llama.cpp 或 MLX 运行。
dealignai 以 CRACK 品牌发布 GLM-5.3 (753B) 的 NVFP4 去对齐版本，直接在权重中移除拒绝行为，不使用 SFT、DPO、LoRA 或越狱提示词。HarmBench 实测 high/max 推理档 156 条提示 0 拒绝，off 档拒绝率 7.3%（多为版权类）；MMLU 84.11%，较 base 下降约 1.47pp。面向渗透测试、红队工具与 CTF 场景，附 vLLM 部署命令与 8× DGX Spark GB10 实测记录，NVFP4 的优势在 KV 池带来的 512K 实用上下文而非速度。
dealignai 发布 GLM-5.3-ABLITERATED-FP8 v2，对 GLM-5.3-FP8 做权重级去审查，仅修改 bf16 residual writer 张量、不动 FP8 专家，可在原版 vLLM 上以 Hopper 原生 FP8 速度运行。v2 修复了 v1 在约 2% 高难度提示上的推理循环问题，HB-320 上 GARBAGE 降为 0，非版权危害面 TRUE_COMPLY 达 91.7%（off），代价是整体 TRUE_COMPLY 下降约 4pp；MMLU 87.43%，较基线 +1.85pp。附 TP8 H200 部署配置与 reasoning_effort 只认 low/high 等运行注意事项。
推荐理由：发布方给出了 MMLU 与 HarmBench-320 的前后对照数据，v2 版在消除推理循环的同时保留了约 87% 的 MMLU 水平。
Hugging Face 上架了 PenAgent/Huihui-GLM-5.3-Flash-abliterated-GGUF 模型，提供 image-text-to-text 多模态能力，默认量化版本为 UD-Q4_K_XL。该模型支持 Transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama、Docker、Lemonade 等多种运行方式，并可启动 OpenAI 兼容 API 的本地服务器。